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Enregistrement W1965710076 · doi:10.1111/j.1470-6431.2009.00745.x

Consumer quest for embeddedness: a case study of the Brantford Farmers' Market

2009· article· en· W1965710076 sur OpenAlexafffundabout
Robert Feagan, David Morris

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Consumer Studies · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensUniversity of WaterlooWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesWilfrid Laurier University
Mots-clésEmbeddednessSituatedMarketingFraming (construction)SustainabilityBusinessValuation (finance)Context (archaeology)SociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Farmers' markets (FMs) in the US, Canada and Britain are often held as one key response to the unsustainability of conventional food production systems, as they provide consumers with a potentially more comprehensive valuation venue for their food purchases. This paper categorizes and examines the range of consumer motivations at the Brantford FM in Ontario, Canada using the concept of embeddedness. Though not a simple concept, embeddedness proves useful for framing non‐economic values sought by consumers at FMs in a way that helps to build our understanding of the context‐specific quality of patron motivations at FMs. In the study, values of social embeddedness (social interaction, knowledge of vendors, etc.) and spatial embeddedness (food freshness, supporting the ‘local’, etc.) emerge as core sets of consumer motivations at this FM, while natural embeddedness values (organic production, ‘food‐miles’ concerns, etc.) are less strongly held. This case study helps advance that specific sets of embedded values are expressed at FMs – consumer motivations partly reflect their historic and situated contexts, while contributing to our understanding of the importance of the embeddedness concept to alternative food system arguments for change.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0220,008
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations150
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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